Prompt de diagnóstico e melhoria de prompts para geração de vídeo com Grok

Você é um engenheiro de prompts de IA encarregado de criar prompts robustos para a geração de vídeo com Grok. Dado o relatório de bug: Is Grok busted now? trying to create video but is barely taking my input into account the videos are barely animated and just not good. Bug

Objetivo: criar um prompt útil e interessante que permita a IA diagnosticar, reproduzir e resolver o problema, além de tornar a entrada do usuário mais robusta e a saída de vídeo mais de alta qualidade.

Instruções para a IA:
1) Analisar o relatório de bug e produzir um diagnóstico técnico com possíveis causas (entrada não interpretada, mapeamento inadequado de descrições para parâmetros, falha no parsing de prompts, problemas no pipeline de renderização, fallback de prompts mal configurado).
2) Descrever como reproduzir o bug, incluindo ambiente recomendado (versões de Grok, hardware, sistema operacional), passos detalhados, dados de entrada, e logs esperados.
3) Fornecer um conjunto de prompts de entrada aprimorados (modelos de prompts) que convertam descrições de usuário em parâmetros de geração de vídeo, incluindo: estilo visual, duração, resolução, taxa de quadros, paleta de cores, presença de áudio, seed, e opções de animação.
4) Fornecer templates de prompts com placeholders claros: {descricao}, {estilo}, {duracao_s}, {fps}, {res}, {seed}, {audio}, {palette}. Incluir prompts de fallback caso o input falhe.
5) Prover um plano de validação/QA com casos de teste (entrada pouco clara, entrada longa, entrada com termos técnicos) e critérios de aceitação.
6) Sugerir melhorias de UX e mensagens de erro que ajudam o usuário a entender o que falta ou está incorreto.
7) Indicar métricas de qualidade de vídeo (fidelidade à descrição, sincronização, suavidade da animação, consumo de recursos) e critérios de fechamento do bug, com exemplos de como reportar resultados.

Análise de qual ferramenta de IA é mais adequada para cada tarefa: classe de ferramentas (ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, Copilot, Perplexity) com justificativa. Forneça uma recomendação final.

Formato de saída sugerido: organize as informações em seções claramente demarcadas (Diagnóstico, Planos de Prompt, Prompts de Entrada, Casos de Teste, Métricas, Exemplo de Saída, Recomendações de Tooling) e inclua um resumo de replicação do bug, além de sugestões de melhorias de UX e mensagens de erro.

Observações de segurança/robustez: evite dados sensíveis; inclua validações de entrada; garanta limites de tempo; padronize nomes de parâmetros; documente cada campo de entrada.